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마이크로소프트 와 엔비디아는 인공지능 기반 협력을 발표했는데, 이는 인공지능 데이터 센터에 전력을 공급할 원자력 발전소의 개발 및 배치를 가속화하기 위한 것이다.

마이크로소프트 블로그 게시물 에 설명된 이 파트너십은 생성형 AI, 디지털 트윈 시뮬레이션, 그리고 엔비디아의 옴니버스 플랫폼을 결합하여 인허가부터 운영에 이르기까지 원자력 발전소의 전체 수명주기를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 노력은 마이크로소프트 블로그에서 '인프라 병목 현상'이라고 부르는, 비용이 많이 들고 수년이 걸리는 인허가 절차, 파편화된 엔지니어링 데이터, 그리고 수동 규제 검토로 인해 신규 원자력 발전소 건설이 지연되는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.

두 회사는 이번 협력이 원자력 개발 의 네 단계에 걸쳐 이루어질 것이라고 밝혔습니다 . 설계 및 엔지니어링 단계에서는 디지털 트윈과 고정밀 시뮬레이션을 통해 엔지니어들이 검증된 설계 패턴을 재사용하고 건설 시작 전에 변경 사항이 미치는 영향을 모델링할 수 있습니다. 인허가 단계에서는 생성형 AI가 규제 기관 제출에 일반적으로 필요한 수만 페이지에 달하는 문서 초안 작성 및 격차 분석을 처리합니다.

건설 현장에는 4D 및 5D 시뮬레이션이 도입되어 표준 3D 공간 모델에 시간 계획 및 비용 추적 기능이 추가됩니다. 엔비디아가 차세대 데이터 센터 설계를 최적화하기 위해 삽질 한 번 하기 전에 시뮬레이션을 활용하는 것처럼, 원자력 발전소를 착공 전에 가상으로 건설하고, 디지털 계획에 따라 실제 진행 상황을 추적하며, 잠재적인 일정 충돌을 조기에 파악하는 것이 목표입니다. 운영 측면에서는 AI 기반 센서와 디지털 트윈을 통해 이상 징후를 감지하고 예측 유지보수를 수행할 수 있습니다.

이러한 노력을 뒷받침하는 기술 스택에는 Nvidia의 Omniverse 및 AI Enterprise 플랫폼과 Earth 2, PhysicsNeMo, Isaac Sim, Metropolis 모델, 그리고 Microsoft의 Generative AI for Permitting Solution Accelerator 및 Planetary Computer가 모두 Azure에서 실행됩니다.

생성형 AI를 안전에 매우 중요한 원자력 시설 근처에 도입한다는 생각은 일반 독자들에게 다소 생소하게 느껴질 수 있지만, 이미 현실 세계에서는 실제로 일어나고 있습니다. 데이터 센터용 모듈형 원자로를 개발하는 오스틴 소재 스타트업인 Aalo Atomics는 마이크로소프트의 인허가용 생성형 AI 솔루션을 사용하여 인허가 절차 업무량을 92% 줄였으며, 이를 통해 연간 약 8천만 달러를 절감했다고 밝혔습니다.

"가장 중요한 두 가지는 기업 규모의 복잡성과 임무 수행에 필수적인 신뢰성입니다."라고 Aalo의 최고 기술 책임자인 야시르 아라파트가 블로그 게시글에서 밝혔습니다. Aalo는 현재 아이다호 국립 연구소에서 Aalo-X 실험용 원자로를 건설 중이며, 2026년 중반까지 임계 상태에 도달하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Everstar와 Atomic Canyon이라는 두 회사도 협력을 기반으로 사업을 확장하고 있습니다. 엔비디아 인셉션 스타트업인 Everstar는 원자력 분야에 특화된 AI를 Azure에 도입하여 프로젝트 워크플로우 및 관리형 데이터 파이프라인을 관리하고 있으며, Atomic Canyon의 Neutron 플랫폼은 이제 Microsoft Marketplace에서 이용 가능해 원자력 개발자들이 표준 기업 구매 방식을 통해 이러한 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

미국에서 신규 원자로 건설에 걸리는 기간이 상당히 길다는 점을 고려할 때(예를 들어 서던 컴퍼니의 보그틀 3 호기는 14년 이나 걸렸습니다), 원자력 발전소 건설을 가속화할 여지는 충분합니다. 하지만 인공지능 데이터센터의 전력 수요 증가세가 엔비디아와 마이크로소프트의 노력이 결실을 맺을 만큼 오랫동안 지속될지는 두고 봐야 할 것입니다.